3 Phương Pháp Để Tạo Ra Khuôn Mặt Nhất Quán Bằng Stable Diffusion.

Cập nhật ngày

Bạn đang tìm cách tạo ra những khuôn mặt nhất quán qua nhiều hình ảnh bằng Stable Diffusion?

Có thể bạn đang làm việc trên việc minh họa cho một cuốn sách truyện hoặc một dãy truyện tranh. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm thấy 3 phương pháp để tạo ra những khuôn mặt nhất quán.

  • Nhiều tên nghệ sĩ nổi tiếng

Sử dụng tên các ngôi sao nổi tiếng là một cách chắc chắn để tạo ra những khuôn mặt nhất quán.

  • Phần mở rộng Roop

Phần mở rộng Roop có thể được sử dụng để tạo ra những khuôn mặt ổn định và nhất quán.

  • Dreambooth

Dreambooth là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra những khuôn mặt đồng nhất và đáng tin cậy.

Phần mềm

Chúng ta sẽ sử dụng giao diện GUI Diffusion Ổn định AUTOMATIC1111. Bạn có thể sử dụng GUI này trên Windows, Mac hoặc Google Colab. Hãy kiểm tra Hướng Dẫn Bắt Đầu Nhanh nếu bạn mới bắt đầu sử dụng Diffusion Ổn định.

Base prompt:

photo of young woman, highlight hair, sitting outside restaurant, wearing dress, rim lighting, studio lighting, looking at the camera, dslr, ultra quality, sharp focus, tack sharp, dof, film grain, Fujifilm XT3, crystal clear, 8K UHD, highly detailed glossy eyes, high detailed skin, skin pores

Chúng ta sẽ sử dụng gợi ý phủ định tương tự cho phần còn lại của bài viết này.

disfigured, ugly, bad, immature, cartoon, anime, 3d, painting, b&w

  • Save
  • Save
  • Save

Những khuôn mặt này rất đẹp, nhưng chúng khác nhau. Đôi khi có những tình huống mà bạn muốn tạo ra cùng một khuôn mặt trên nhiều hình ảnh.

Như chúng ta đã tìm hiểu trong hướng dẫn về “prompt”, tên người nổi tiếng có tác động mạnh mẽ. Sử dụng chúng là một cách đã được chứng minh để tạo ra những khuôn mặt nhất quán.

Hãy thêm một cái tên quen thuộc vào Stable Diffusion — Emma Watson, vào phần “prompt”.

Emma Watson, photo of young woman, highlight hair, sitting outside restaurant, wearing dress, rim lighting, studio lighting, looking at the camera, dslr, ultra quality, sharp focus, tack sharp, dof, film grain, Fujifilm XT3, crystal clear, 8K UHD, highly detailed glossy eyes, high detailed skin, skin pores

Chúng tôi có được Emma trong mọi hình ảnh.

  • Save
  • Save
  • Save

Nhưng nếu bạn không muốn có hình ảnh của bất kỳ khuôn mặt nào được nhận dạng? Bạn chỉ muốn một khuôn mặt chung chung trên nhiều hình ảnh. Có một kỹ thuật cho điều đó. Bạn có thể sử dụng “nhiều tên người nổi tiếng” để kết hợp khuôn mặt của họ thành một khuôn mặt duy nhất và nhất quán.

Hãy sử dụng ba tên này: Emma Watson, Tara Reid và Ana de Armas. Stable Diffusion sẽ lấy tất cả 3 khuôn mặt và kết hợp chúng lại với nhau để tạo thành một khuôn mặt mới.

Emma Watson, Tara Reid, Ana de Armas, photo of young woman, highlight hair, sitting outside restaurant, wearing dress, rim lighting, studio lighting, looking at the camera, dslr, ultra quality, sharp focus, tack sharp, dof, film grain, Fujifilm XT3, crystal clear, 8K UHD, highly detailed glossy eyes, high detailed skin, skin pores

  • Save
  • Save
  • Save

Điều đó tốt. Khuôn mặt duy nhất trên các hình ảnh này thật nhất quán. Nhưng tại sao chúng trông lại có vẻ… giống Emma thế? Lý do là Emma Watson là một từ khóa rất mạnh trong Stable Diffusion. Bạn cần phải điều chỉnh bằng cách sử dụng một “keyword weight” để làm dịu hiệu ứng của cô ấy. Trong AUTOMATIC1111, bạn sử dụng cú pháp (keyword: weight) để áp dụng trọng số cho một từ khóa.

Việc điều chỉnh trọng số của mỗi tên cho phép bạn tinh chỉnh các đặc điểm khuôn mặt. Chúng ta đến với lời gợi ý:

(Emma Watson:0.5), (Tara Reid:0.9), (Ana de Armas:1.2), photo of young woman, highlight hair, sitting outside restaurant, wearing dress, rim lighting, studio lighting, looking at the camera, dslr, ultra quality, sharp focus, tack sharp, dof, film grain, Fujifilm XT3, crystal clear, 8K UHD, highly detailed glossy eyes, high detailed skin, skin pores

  • Save
  • Save
  • Save

Hãy xem khuôn mặt này lặp lại trên các hình ảnh!

Sử dụng nhiều tên người nổi tiếng và trọng số từ khóa để điều chỉnh cẩn thận các đặc điểm khuôn mặt mà bạn muốn. Bạn cũng có thể sử dụng tên người nổi tiếng trong phần gợi ý phủ định để tránh các đặc điểm khuôn mặt mà bạn KHÔNG muốn.

Thử nghiệm với nhiều “LoRAs” của các người nổi tiếng để đạt được kết quả như mong muốn.

Roop

Phần mở rộng Roop của AUTOMATIC1111 cho phép bạn sao chép một khuôn mặt từ ảnh tham khảo vào các hình ảnh được tạo ra bằng Stable Diffusion. Chương trình độc lập roop có thể thực hiện điều đó cho các video. Chỉ có việc biến đổi hình ảnh được hỗ trợ trong phần mở rộng AUTOMATIC1111.

Cài đặt phần mở rộng Roop

Google Colab

Việc cài đặt phần mở rộng Roop trên sổ ghi chú Stable Diffusion của chúng ta trên Colab rất dễ dàng. Bạn chỉ cần chọn phần mở rộng Roop.

  • Save

Windows hoặc Mac

Làm theo các bước sau để cài đặt phần mở rộng Roop trong AUTOMATIC1111.

  1. Khởi động bình thường giao diện Web-UI của AUTOMATIC1111.
  2. Điều hướng đến Trang Phần mở rộng.
  3. Nhấp vào tab Cài đặt từ URL.
  4. Nhập URL sau vào trường URL cho kho git của phần mở rộng: https://github.com/s0md3v/sd-webui-roop
  5. Chờ đợi thông báo xác nhận cài đặt đã hoàn tất.
  6. Khởi động lại AUTOMATIC1111.

Tạo Ảnh Mới với Roop

Chúng ta sẽ sử dụng văn bản để tạo ra những hình ảnh mới.

photo of young woman, highlight hair, sitting outside restaurant, wearing dress, rim lighting, studio lighting, looking at the camera, dslr, ultra quality, sharp focus, tack sharp, dof, film grain, Fujifilm XT3, crystal clear, 8K UHD, highly detailed glossy eyes, high detailed skin, skin pores

disfigured, ugly, bad, immature, cartoon, anime, 3d, painting, b&w

Ảnh tham khảo:

  • Save

Restore face: None

Upscaler: None

  • Save

Đây là kết quả. Bây giờ bạn có được khuôn mặt giống nhau từ tất cả các hình ảnh!

  • Save
Original
  • Save
Original

Tạo Với Roop:

  • Save
  • Save
  • Save

Sắc Nét Hóa Khuôn Mặt

Bạn có thể đã nhận thấy rằng những khuôn mặt, mặc dù đã thay đổi, vẫn hơi mờ mịt. Có 3 cách để tạo ra những hình ảnh sắc nét hơn.

  1. Sử dụng ảnh tham khảo độ phân giải cao.
  2. Sử dụng khôi phục khuôn mặt.
  3. Tiếp tục với một vòng lặp img2img khác.

Sử dụng dreambooth để tạo mô hình mới. (Xem phần tiếp theo)

Sử Dụng Khôi Phục Khuôn Mặt để Làm Sắc Nét Khuôn Mặt

Bạn có thể làm cho khuôn mặt sắc nét hơn bằng cách bật chế độ khôi phục khuôn mặt.

  • Khôi phục khuôn mặt: CodeFormer
  • Khôi phục khả năng nhìn thấy: 0.5

Việc khôi phục khuôn mặtcó thể thay đổi kiểu dáng của khuôn mặt, khiến nó trông giả tạo. Bạn muốn áp dụng khả năng hiển thị khôi phục thấp nhất mà bạn có thể thực hiện được.

  • Save

Bây giờ chúng ta có được một khuôn mặt sắc nét hơn:

  • Save

Huấn Luyện Mô Hình Riêng với Dreambooth

Có thể cách đáng tin cậy nhất để tạo ra cùng một khuôn mặt là sử dụng Dreambooth để tạo mô hình Diffusion Ổn định riêng của bạn.

Dreambooth là một kỹ thuật để tạo ra một mô hình kiểm tra Diffusion Ổn định mới với chủ đề hoặc phong cách riêng của bạn. Trong trường hợp này, chủ đề sẽ là người có khuôn mặt mà bạn mong muốn.

Truy cập đường_dẫn_đến_liên_kết để tìm một hướng dẫn từng bước. Bạn sẽ cần một số hình ảnh của người đó.

Thu thập hình ảnh huấn luyện có thể là một thách thức. Dưới đây là một số lựa chọn.

  1. Yêu cầu sự cho phép sử dụng ảnh của người bạn biết.
  2. Tự chụp vài bức ảnh tự sướng.
  3. Sử dụng phương pháp “nhiều tên người nổi tiếng” ở phía trên để tạo hình ảnh huấn luyện.
  4. Sử dụng phương pháp “Roop” ở phía trên để tạo hình ảnh huấn luyện.

Trong phần còn lại của phần này, tôi sẽ cung cấp hướng dẫn từng bước cho phương pháp cuối cùng, sử dụng Roop để tạo hình ảnh huấn luyện.

Bước 1: Tạo hình ảnh huấn luyện bằng Roop

Làm theo hướng dẫn ở phần trước để tạo 8 đến 15 hình ảnh có cùng một khuôn mặt bằng Roop. Dưới đây là hai ví dụ về hình ảnh đào tạo. Bạn có thể sử dụng hình ảnh mờ.

  • Save
Training image #1 (from Roop)
  • Save
Training image #2 (from Roop)

Bước 2: Huấn Luyện Mô Hình Kiểm Tra Mới với Dreambooth

Theo hướng dẫn của Dreambooth và tải xuống sổ ghi Colab huấn luyện Dreambooth.

Vì chúng ta muốn huấn luyện một mô hình với phong cách thực tế, chúng ta sẽ sử dụng Realistic Vision v2.

TÊN_MÔHÌNH: SG161222/Realistic_Vision_V2.0

NHÁNH: main

  • Save

Sử Dụng Mô Hình Mới của Bạn

Cô gái mới của bạn sẽ được gọi là “zwx”, một mã thông báo hiếm nhưng tồn tại trong Stable Diffusion. Vì “zwx” là một phụ nữ, “instance prompt” sẽ là:

ảnh của phụ nữ zwx

“Class” là danh mục mà “zwx” thuộc về, đó là “phụ nữ”. Vì vậy, “class prompt” sẽ là:

ảnh của phụ nữ

Bằng cách định nghĩa “class prompt” một cách chính xác, bạn tận dụng tất cả các thuộc tính trước đó của phụ nữ trong mô hình và áp dụng chúng vào cô gái của bạn.

Nhấn nút “Play” để bắt đầu huấn luyện.

Tải lên hình ảnh huấn luyện khi được yêu cầu.

Việc này sẽ mất một thời gian. Nếu mọi thứ diễn ra suôn sẻ, tệp mô hình mới sẽ được lưu vào tên tệp đầu ra được chỉ định.

Bước 3: Sử Dụng Mô Hình

Bạn có thể dễ dàng thử nghiệm mô hình mới của bạn bằng sổ ghi Colab của AUTOMATIC1111. Mô hình dreambooth sẽ có sẵn để tải nếu bạn không thay đổi các đường dẫn mặc định của cả hai sổ ghi.

Chọn mô hình dreambooth mới của bạn trong menu thả xuống “checkpoint” của AUTOMATIC1111.

  • Save

Bây giờ hãy thử với một “prompt” có tên cô gái của bạn là “zwx”:

ảnh của cô gái trẻ zwx, tóc nổi bật, ngồi ngoài nhà hàng, mặc váy, ánh sáng viền, ánh sáng phòng studio, nhìn vào camera, máy ảnh DSLR, chất lượng siêu cao, tiêu điểm sắc nét, rõ ràng, độ sâu trường nông, hạt phim, Fujifilm XT3, rất rõ ràng, chất lượng 8K UHD, đôi mắt bóng bẩy chi tiết cao, làn da chi tiết cao, lỗ chân lông da

Bây giờ bạn sẽ nhận được một khuôn mặt thống nhất và sắc nét mỗi khi bạn sử dụng từ khóa “zwx”.

  • Save
Khuôn mặt nhất quán với hình ảnh Dreambooth #1
  • Save
Khuôn mặt nhất quán với hình ảnh Dreambooth #2
  • Save
Khuôn mặt nhất quán với hình ảnh Dreambooth#3

Bạn cũng có thể tạo người này theo một phong cách khác.

oil painting of zwx young woman, highlight hair

disfigured, ugly, bad, immature, b&w, frame

  • Save
  • Save
Nguồn bài viết : https://khoahocmidjourney.com/3-phuong-phap-de-tao-ra-khuon-mat-nhat-quan-bang-stable-diffusion/
4.9/5 - (96 bình chọn)
About Tan AI

Là một người yêu thích công nghệ và đặc biệt hứng thú đam mê với cryptocurrency, CTV bán thời gian tại Soncadigi.com

Viết một bình luận

0 Shares